演算法與AI科技如何重塑新聞業：從編採流程到內容生產

2025 年 07 月 29 日 | 卓越新聞電子報

特約記者鍾孟儒採訪報導

近年來社群平台演算法、AI科技來勢洶洶，無論新聞編採與內容生產、新聞傳播與媒體營運、讀者信任與興趣流失，對新聞業的而言都是巨大衝擊，如何與演算法、AI科技抗衡成為新聞工作者最大的挑戰。

2025年亞洲新聞專業論壇主題是「演算法與AI科技下的新聞專業」，第一場主題為「演算法與AI科技如何重塑新聞業：從編採流程到內容生產」，邀請南韓Slow News執行長李政桓（Jeonghwan Lee）、泰國The 101.world編輯翁潘．阿馬林特瓦（Wongpun Amarinthewa）、菲律賓AI與媒體創新技術專家傑馬克．托德西拉（Jaemark Tordecilla）、印尼Hukumonline執行長阿爾卡．迪拉塔拉（Arkka Dhiratara）以及台灣天下雜誌總編輯陳一姍（Yi-Shan Chen）主講，分析演算法、AI科技如何影響編採流程、內容生產，以及新聞工作者如何應用AI科技製作新聞。

2025亞洲新聞專業論壇第一場，由鏡電視外部公評人翁秀琪（左三）主持，由印尼（左起）、菲律賓、泰國、台灣及韓國主講人分享各國經驗。（鄭宇辰攝）

搜尋平台當道！　90%南韓閱聽人仰賴Naver閱讀新聞

南韓Slow News執行長李政桓分享南韓的經驗，剖析主要搜尋平台如何利用演算法追隨最大獲利，他引述路透社2024年的數據，指出南韓只有4%的人直接造訪新聞網站。另外，南韓不同於大多數國家使用Google搜尋，他們使用Naver搜尋。

李政桓指出，大多數搜尋網站（Google、Bing）會顯示新聞標題，再外導至新聞網站，而南韓主要搜尋網站（Naver、Kakao）則透過每年支付3千億韓圜（約65億新臺幣）購買新聞，讓閱聽人可以直接閱讀，再藉由點擊率、廣告獲利。

李政桓解釋，Naver除了具有搜尋引擎，還包括購物、社交等附加功能，目的就是希望大家都留在Naver。這個現象導致高達百分90的南韓人使用Naver閱讀新聞，透過Naver接收新聞的比率相較一般新聞網站高100倍。顯見許多南韓人的接收習慣多停留在搜尋網站，而非製作新聞的新聞網站。

韓國主講者李政桓說明韓國現況。（鄭宇辰攝）

新聞推播受演算法控制　你看的新聞，其實在幫平台賺錢

Naver成為南韓人主要接收新聞的來源，新聞推播如何操作？李政桓指出，2017年有200個人工新聞編輯，2018年開始完全沒有人工新聞編輯。他以「吃角子老虎機」比喻新聞推播受演算法影響，不再是因為內容重要被推播，變成像賭博一樣隨機出現。值得注意的是，入口網站為了增加收入，更努力推播能幫助網站賺錢的新聞，當閱讀次數越高、該則新聞變得更熱門，也誘導閱聽人更容易想要找尋相關內容。

李政桓分享他的研究，指出熱門詞與熱門搜尋詞過去沒有直接關聯。隨著演算法出現，兩者之間越來越有關聯，進而變成由平台決定讓閱聽人看哪些內容、抓住閱聽人的目光，新聞推播最大目的就是幫平台賺錢。

李政桓提醒，演算法並非中立客觀、無法消除歧見，由演算法宰制新聞編輯很危險。另外，閱聽人不只該追尋熱門新聞，更應追求重要、具有意義的新聞，同時也該深思是誰制定演算法的規則。

在論壇現場問答部分，李政桓回應Naver如何與媒體分潤表示，雖然Naver每年支付新聞媒體約65億台幣，不過媒體大多數收益依舊來自企業的廣告挹注。他也提到Naver並非這麼邪惡，認為免費提供新聞是項優點，可以讓收入較低者亦能接收資訊，針對現狀則希望Naver可以讓流量導流回到本來的新聞平台。

捉摸不定的演算法　新聞產業疲於奔命

泰國The 101.world編輯翁潘．阿馬林特瓦（Wongpun Amarinthewa）以所屬媒體作為範例，他們同時提供即時新聞與深度報導的媒體，讀者多為具有大學學歷以上的高知識份子。根據The 101.world數據統計，2021年6月至2022年5月，大約73%的讀者利用搜尋引擎造訪，直接造訪為12%、透過社群媒體造訪為13%。

翁潘．阿馬林特瓦指出，學生因為課業需求使用搜尋引擎看到他們的新聞，這些訪客來自Facebook等社群平台。不過2024年6月至2025年5月，利用搜尋引擎造訪來到80%，社群媒體則縮至6%，原因包括Facebook的演算法機制改變，再加上閱聽人轉移至TikTok、YouTube等平台。

新聞媒體如何對抗演算法，翁潘．阿馬林特瓦分享The 101.world的對策，包括文字報導搭配增添新聞標題的主新聞照片或影片，泰國其他媒體則利用圖片搭配新聞標題，或是文字貼文加上背景顏色增加曝光度。

翁潘．阿馬林特瓦分享泰國經驗。（鄭宇辰攝）

增加曝光度的無奈，新聞業盡全力製作符合社群平台格式的新聞

翁潘．阿馬林特瓦指出，由於閱聽人轉移至Instagram、TikTok等平台，新聞工作者也必須適應這些平台的發文格式，礙於新聞內容篇幅較長，他們只能摘要新聞最精華的部分做發佈。除了適應Instagram、TikTok等新興平台，The 101.world另一項改革就是新聞信，提供閱聽人應該知道的新聞。

翁潘．阿馬林特瓦表示，演算法嚴重影響泰國媒體，為了增加曝光度，新聞工作者只能不斷適應各個平台的演算法、發表形式。另外，泰國媒體受臉書演算法影響，讀者被新聞標題誤導，並不會點新聞原始網址閱讀內文。翁潘．阿馬林特瓦補充，The 101.world今（2025）年來自搜尋引擎的流量下降，發現現在Google有AI總結，導致無法連結到原始網址，ChatGPT則會附上原始網址導流到網站。

新聞媒體如何面對生成式AI的時代，翁潘．阿馬林特瓦分享所有泰國媒體都使用AI，包括搜尋引擎最佳化、新聞編輯室做相關應用（例如AI主播、AI朗讀器等）。他也提醒生成式AI包括不實訊息、道德問題、對新聞產業的影響等風險，正是新聞媒體需要面對的重要問題。

論壇現場問答部分，翁潘．阿馬林特瓦回應關於爭奪社群媒體流量的策略，他表示新聞媒體無法從Instagram、TikTok等社群媒體得到流量，他們只能透過連結希望讓目標受眾直接看到新聞網站。另外，面向AI的SEO，他回應自己並非相關領域的專家，再加上相關技術很新無法評論，而針對Google SEO，確實加諸關鍵字希望增加在Google的能見度。

ChatGPT成當紅炸子雞　菲律賓閱聽人愛用程度全世界第五！

來自菲律賓的AI與媒體創新技術專家傑馬克．托德西拉（Jaemark Tordecilla）分享，大部分菲律賓人是社群媒體的重度使用者，當臉書改變策略，新聞媒體必須為了閱聽人改變、適應新的演算法。他以推動選舉與網紅合作的經驗舉例，藉由最基本問題進行街訪，向閱聽人宣傳公眾的權力，他們也藉由Facebook、TikTok去傳播相關資訊、運用互動式內容增加影響力。

傑馬克．托德西拉補充，新聞工作者不只是製作優質新聞，更需要確定內容精準打到目標受眾。他引述牛津大學2025年的數據統計，菲律賓高達55%的閱聽人只看影片不看文章。另外，根據菲律賓閱聽人使用平台排行榜中，ChatGPT位居第四。更驚人的是，菲律賓在全世界使用ChatGPT排行第五，顯見菲律賓越聽人的使用習慣大大受ChatGPT的影響。

傑馬克．托德西拉分析，使用尖峰時段與開學、放假有密切關聯，顯見許多學生為了課業使用ChatGPT。他也提醒下一代已經長大、開始使用ChatGPT作為主要資訊來源，這個轉變也凸顯正確使用ChatGPT是需要好好教育，而他現在的工作就是幫助菲律賓新聞編輯室去開發與應用AI工具。

傑馬克．托德西拉分享菲律賓使用ChatGPT的現況。（鄭宇辰攝）

記者與AI科技協作　利用AI爬梳數據找出可被挖掘的議題

針對與AI合作的經驗，傑馬克．托德西拉以自己過去執行的專案舉例，他當時想挖掘與貪腐相關的資訊，並耗時2天完成建構，請AI幫自己摘要內容。他強調AI是幫助人們工作的利器，AI提供的資訊採用與否取決於真人，認為真人比AI更優秀。他補充，AI的優勢在處理大量文本，而新聞工作者的優勢便是獨立批判思考的能力，人們不應該將思考外包給AI去執行。

傑馬克．托德西拉提到另一個專案，當時要製作與預算相關的新聞，即便記者不會程式語言，亦可利用AI詢問「近五年有關教育部的預算」，請AI爬出相關資料，再分析菲律賓2023至2025年的預算，同時將數據視覺化。

至於AI爬出的數據帶出哪些新聞線索，傑馬克．托德西拉以籃球場預算為例，他當時發現部分籃球場斥資鉅額建造，但可能使用籃球場的人卻不到30個，成為值得記者深度挖掘的議題。他亦透過AI發現菲律賓國會廣告預算大幅增加，原因是2024年眾議院長認為應該要大幅增加，表示這些AI應用可以讓記者看見這些問題。傑馬克．托德西拉也提到搜尋流量的問題，認為Google的AI搜尋結果影響流量，新聞媒體認為這些AI竊用他們的內容。

如何與目標受眾連結　聽取意見、雙向互動、給予信賴感重塑關係

對談部分中，傑馬克．托德西拉回應新聞業的意義為何，他表示全世界的媒體都遇到不管用任何媒介都很難打到目標受眾，原因是媒體不再是閱聽人第一時間想到的資訊來源。針對這樣的困境，他認為媒體必須目標受眾連結關係，了解他們到底需要什麼內容，而不是保持高高在上的態度。他也指出媒體應該思考網紅運用哪些內容備受歡迎，並再次強調目標受眾、年輕族群的心聲很重要，認為台灣與其他國家的新聞編輯室應該多聽取年輕人的意見，達到雙向互動。

針對AI如何改變新聞編採流程的提問，傑馬克．托德西拉回應新聞媒體在販賣事實，記者掛名報導是為了確保目標受眾的信任，當被評價內容不好等於記者被罵，新聞媒體應該要注意錯誤不要再傳播，也要確保新聞報導最後刊登的內容必須是正確無誤。傑馬克．托德西拉補充回覆有關假新聞的問題，認為現在的機會是重新跟目標受眾重新建立關係，讓他們知道從新聞媒體聽到的都是真實，記者不只是寫故事，更是傳播正確資訊給閱聽人。

ChatGPT非知識模型　印尼法律媒體平台執行長籲慎用AI科技

印尼最大法遵科技公司及法律媒體平台Hukumonline執行長阿爾卡．迪拉塔拉（Arkka Dhiratara）則分享專注於與法規相關的內容產製，他首先提到印尼法律條文眾多，再加上每年都會誕生3千條新法律，他們致力於幫助民眾更了解法律、主要合作對象包括學校、律師事務所等。

阿爾卡．迪拉塔拉指出，現在印尼有越來越多分散式媒體遍佈在Instagram、YouTube、TikTok等平台，這些媒體多半報導跟印尼有關的好新聞，而大多數閱聽人無法辨認好新聞、壞新聞，可能誤以為自己所見的都是好新聞。

面對這樣的媒體生態變化，再加上ChatGPT的浪潮來襲，阿爾卡．迪拉塔拉認為生成式AI確實幫助人們解決工作，就像是電腦帶來的便利，這些工具幫助人們的工作效率，而不是取代人們。他補充，ChatGPT是語言模型，與知識模型有所差別，指出AI能給予正確文法回應，而非正確資訊，認為人們使用語言模型都保留在低風險。

阿爾卡．迪拉塔拉分享印尼經驗。（鄭宇辰攝）

善用AI科技　提高效率與遊走灰色地帶一線之隔

阿爾卡．迪拉塔提到，Hukumonline根據500多個網站找尋資料，獲取印尼政府部門發佈的相關法規文件，他們依靠AI收集到相關資訊，再藉由分類、分發給有關部門去閱讀相關內容。而面對海量的資量該如何篩選資訊，他回應當搜尋到具風險內容會再審查、確認風險落在低風險、中風險還是高風險。

阿爾卡．迪拉塔總結道，Hukumonline提供具有權威、經查證的內容，希望幫助業界知道法規更新、應該注意事項等，也希望讓不懂法律的民眾更快理解法規。他也強調，AI應該是增強人們的工作能力，而不是取代專業人士。

對談部分被問到法律問題難度高，是否針對年輕人製作相關影音吸引他們的目光，阿爾卡．迪拉塔回應公司有創造新觀念，不過年輕人理解法律還是有困難，便採用類似問答方式呈現，新資訊亦更新在網站上。

阿爾卡．迪拉塔接續回應有關利用AI還原法庭畫面、權貴爭鋒相對的場面、AI記者配音等實務應用，是否要制定使用規範保障新聞真實性與記者工作權。他以2024年印尼總統選舉為例，AI當時還是新興工具，但候選人皆已使用AI競選。包括AI卡通讓年輕人有興趣、刺激點閱。另外，競選影片裡包括10幾歲青少年的畫面，這些利用AI生成的青少年影像也引起規避責任的爭議。他表示AI進展速度快，但大眾觀念尚未跟進，這些隱憂需要高度關注。

落落長標題的真相　新聞媒體追尋搜尋平台最大曝光度

亞洲地區的新聞媒體面臨的問題大同小異，天下雜誌總編輯陳一姍分享台灣的經驗，她指出新聞產製流程受到數位時代大幅影響，記者過去只需要找題、採訪、撰寫，最後編輯進行審稿、排版，現在除了進行審稿、排版，還需要製作Podcast、短影音，後續還要在Google、Facebook、Instagram等平台做社群推播，顯見新聞產業越來越操勞。

陳一姍認為，當Facebook改變演算法、Google成為導流主力，標題從過去只需要讓閱聽人一目瞭然，還需要考慮讓Google抓到所有字眼以增加曝光度，導致標題越來越長，新聞媒體也需要在SEO文下功夫穩定流量來源。

提到Facebook的今昔相比，陳一姍表示過去使用Facebook曝光新聞需要一定數量追隨者，再搭配質議題設定，就能引起共鳴達到資訊傳遞。現在Facebook頻頻更改演算法，她舉例過去發現文字報導的觸及率不佳，改成圖卡還是不見效，後來改成短影音呈現仍遇到觸及率不佳，造成新聞媒體每天追尋演算法的動靜。

陳一姍分享台灣媒體面臨的問題。（鄭宇辰攝）

台灣媒體困境原因複雜　主流媒體過多影響新聞信任度

另外，台灣新聞媒體的困境不只受到演算法影響，另一個特殊原因是台灣主流媒體過於擁擠，光是24小時連播的電視台就高達19個。主流媒體為了爭奪閱聽人目光，成天追尋網紅、明星等自媒體作為消息來源，台灣甚至出現網紅記者一職，導致主流媒體成為自媒體的放大器、記者特權也被稀釋（採訪機會、挑戰有權者等），造成新聞產製被迫分秒必爭無法查證、採取新聞內容滾動式調整，導致台灣社會對新聞的信任度不斷下降。

閱聽人把AI作為新聞來源逐漸普及化，陳一姍引述牛津大學最新的報告數據，台灣將AI作為新聞來源已來到6%，只比美國低1%，這樣的現象在20歲以下者尤其明顯。她強調無論是記者、網紅，只要是真人監察權力仍比AI更具優勢。另外說出好故事、引起共感，以及真實互動的渴望，還是真人具備優勢。